在制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的深水區(qū)，柔性不足、門檻過高、數(shù)據(jù)孤島等核心難題，已成為橫亙在眾多企業(yè)面前的共性挑戰(zhàn)。面對這些挑戰(zhàn)，眾多頭部自動化企業(yè)紛紛探索破局之道，各種解決方案也如雨后春筍般涌現(xiàn)。

匯川技術(shù)作為中國工業(yè)自動化領(lǐng)域的領(lǐng)軍企業(yè)，近期以一場解決方案競爭力發(fā)布會，給出了自己的答卷。現(xiàn)場，匯川技術(shù)圍繞工廠架構(gòu)、設(shè)備智造、標(biāo)準(zhǔn)化平臺、底層算法、工業(yè)AI五大主題，系統(tǒng)展示了“匯川智造”解決方案全景，更重磅推出了百余款解決方案，覆蓋多個行業(yè)領(lǐng)域。

直面制造業(yè)三大痛點(diǎn)

要理解匯川此次發(fā)布會的深遠(yuǎn)意義，必須直面中國制造業(yè)最核心的困局。在典型的傳統(tǒng)工廠中，不同品牌、年代的控制器、傳感器、執(zhí)行器，說著不同的“語言”，將底層數(shù)據(jù)割裂成一個個“信息孤島”，讓任何全局優(yōu)化的嘗試都如無本之木。

與此同時，產(chǎn)線的穩(wěn)定與高效，往往依賴于老師傅的“手感”與“記憶”。這種經(jīng)驗(yàn)既難以量化、傳承，更無法快速復(fù)制。一旦核心人員離職，整個產(chǎn)線的效率可能隨之滑坡。這種對個體經(jīng)驗(yàn)的深度依賴，讓制造企業(yè)在面對多品種、小批量、快交付的市場新需求時，步履維艱。

匯川技術(shù)聯(lián)合創(chuàng)始人、全球工業(yè)自動化BG總裁周斌

匯川技術(shù)聯(lián)合創(chuàng)始人、全球工業(yè)自動化BG總裁周斌指出，當(dāng)前產(chǎn)業(yè)升級面臨三大核心考驗(yàn)，即單設(shè)備效率提升遭遇瓶頸、多品種小批量生產(chǎn)模式對傳統(tǒng)產(chǎn)線構(gòu)成挑戰(zhàn)，以及普遍存在的數(shù)據(jù)孤島現(xiàn)象。基于此，匯川技術(shù)提出了三大確定性趨勢：IT與OT技術(shù)的深度融合正在重構(gòu)生產(chǎn)邏輯；工藝標(biāo)準(zhǔn)化與模塊化是實(shí)現(xiàn)快速調(diào)用、靈活部署的關(guān)鍵；產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新模式正從單點(diǎn)突破轉(zhuǎn)向生態(tài)化共創(chuàng)。而匯川的解決方案，正是沖著解決這些痛點(diǎn)而來。

聚焦這些痛點(diǎn)，匯川提出了“通血脈、長智慧、賦工具”的智能制造落地路徑。匯川技術(shù)工業(yè)自動化（中國）輪值總裁劉東旭詳細(xì)闡述了通往智能制造的“匯川路徑”：

·· 匯川路徑 ··

“通血脈” 是通過打造扁平化、開放化、無線化的數(shù)字底座，結(jié)合iFA工業(yè)自動化全集成軟件平臺與工業(yè)無線同步技術(shù)，打破傳統(tǒng)工廠 “煙囪式” 架構(gòu)的數(shù)據(jù)孤島；

“長智慧”是通過沉淀可移植的工藝模型并結(jié)合AI技術(shù)，把老師傅的隱性經(jīng)驗(yàn)轉(zhuǎn)化為顯性模型；

“賦工具” 則是借助InoQuickPro低代碼平臺，將復(fù)雜技術(shù)封裝成簡單易用的工具，降低一線工程師參與智能化的門檻，最終目標(biāo)是實(shí)現(xiàn)從單個智能工廠到制造業(yè)生態(tài)協(xié)同進(jìn)化，讓智能化成為多數(shù)人的生產(chǎn)力。

破解工業(yè)難題的“組合拳”

如果說數(shù)據(jù)是血液，那么架構(gòu)就是承載血液流轉(zhuǎn)的神經(jīng)系統(tǒng)。匯川技術(shù)提出的新一代工廠架構(gòu)，直指當(dāng)前制造業(yè)在應(yīng)對柔性制造和AI落地時所面臨的網(wǎng)絡(luò)、控制、數(shù)據(jù)等底層挑戰(zhàn)。

該架構(gòu)在網(wǎng)絡(luò)層引入5G等高可靠、低延遲的無線技術(shù)，打破線纜的物理束縛，為設(shè)備移動、產(chǎn)線調(diào)整提供終極靈活性；

在控制層將基礎(chǔ)控制與生產(chǎn)工序工藝解耦，實(shí)現(xiàn)資源的彈性調(diào)度與算力提升；

在AI方面，采用“機(jī)理模型+小數(shù)據(jù)+大數(shù)據(jù)”的策略，避免純數(shù)據(jù)驅(qū)動AI在工業(yè)場景下的“幻覺”問題；

數(shù)字化平臺層通過InoQuickPro等平臺，實(shí)現(xiàn)低代碼開發(fā)和業(yè)務(wù)的快速復(fù)制，將復(fù)雜的軟件開發(fā)轉(zhuǎn)化為“搭積木”式的配置，降低數(shù)字化應(yīng)用的門檻。

架構(gòu)是骨架，設(shè)備則是肌肉。

匯川技術(shù)以“兩提、四節(jié)、雙安全”（提效率與品質(zhì)，省人力、能耗、空間、材料，保人員與資產(chǎn)安全）為設(shè)備價值標(biāo)準(zhǔn)，展示了覆蓋離散制造、連續(xù)制造和過程控制三大場景的共14個BU，上百個具有競爭力的設(shè)備解決方案。未來，設(shè)備將向“設(shè)備智能體”演進(jìn)，具備場景化創(chuàng)新、生態(tài)共創(chuàng)的能力，并擁有能夠獨(dú)立思考和決策的“大腦”，從而激活整個產(chǎn)業(yè)鏈的價值。

在軟件定義的時代，平臺是核心。

匯川技術(shù)的InoQuickPro平臺直擊工程師在日常開發(fā)中面臨的代碼混亂、重復(fù)造輪子、數(shù)字化門檻高等痛點(diǎn)。該平臺是一個集工藝控制、人機(jī)交互、數(shù)據(jù)互聯(lián)于一體的標(biāo)準(zhǔn)化平臺。它通過標(biāo)準(zhǔn)化和模塊化，將工程師從重復(fù)、底層的編碼工作中解放出來，讓他們能更專注于工藝創(chuàng)新本身。同時，它也是匯川技術(shù)對工業(yè)知識與技術(shù)的總結(jié)，讓老師傅的經(jīng)驗(yàn)得以轉(zhuǎn)化為可迭代、可復(fù)用的數(shù)字模型。

工業(yè)網(wǎng)絡(luò)是實(shí)現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的“大動脈”。

但長期以來，主流標(biāo)準(zhǔn)均由外資企業(yè)定義，中國在其中缺乏話語權(quán)，也潛藏著供應(yīng)鏈安全風(fēng)險。因此，匯川積極推動全技術(shù)棧的自主化。基于國產(chǎn)化與網(wǎng)絡(luò)演進(jìn)的雙重判斷，匯川自主研發(fā)了一套全國產(chǎn)的、有線無線融合的下一代工業(yè)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)體系——WiTSnet。在無線層面，實(shí)現(xiàn)了1毫秒通信周期和1微秒級同步的高可靠性無線運(yùn)動控制；在有線層面，總線性能指標(biāo)已超越國際主流標(biāo)準(zhǔn)，達(dá)到10納秒同步和15.625微秒周期。

以AI破局贏未來先機(jī) 

在制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型落地的過程中，工業(yè)軟件“卡脖子”、設(shè)備維護(hù)被動等問題，成為制約產(chǎn)業(yè)升級的關(guān)鍵瓶頸。而AI技術(shù)的飛速發(fā)展，為突破這些困境提供了 “彎道超車” 的機(jī)遇。匯川技術(shù)秉持冷靜務(wù)實(shí)的戰(zhàn)略思維，不跟風(fēng)炒作概念，而是聚焦工業(yè)場景核心需求，以AI為核心驅(qū)動力，構(gòu)建起諸多解決方案。

1 ?AI賦能工業(yè)軟件

傳統(tǒng)仿真軟件體系龐大，僅CAE一類就包含上萬個模塊，其核心是基于確定性模型進(jìn)行求解，依賴于CPU算力對公式和矩陣進(jìn)行精確計(jì)算。這是一種成熟但漸趨瓶頸的技術(shù)路徑。匯川通過引入AI技術(shù)（如AI加速求解器），能將原本需要數(shù)天甚至一周的仿真計(jì)算縮短至幾個小時，這為中國解決工業(yè)軟件“卡脖子”問題提供了新的可能。

2 ?從“事后補(bǔ)救”到“事前預(yù)防” 

傳統(tǒng)的維護(hù)方式通常是在設(shè)備報警后，再由專家進(jìn)行事后排查，屬于被動響應(yīng)。而許多企業(yè)采取的預(yù)防性維護(hù)，如定期點(diǎn)檢與保養(yǎng)，雖然能減少部分停機(jī)，但高度依賴工程師的個人經(jīng)驗(yàn)，需要耗費(fèi)大量人力進(jìn)行部署與采集，難以實(shí)現(xiàn)規(guī)模化推廣與復(fù)制。

匯川采用的核心技術(shù)路徑是“機(jī)理模型與數(shù)據(jù)驅(qū)動AI的深度融合”。匯川技術(shù)預(yù)測性維護(hù)專家羅堯表示：“單純的數(shù)據(jù)AI因無法理解設(shè)備當(dāng)前的運(yùn)行指令與負(fù)載特征容易產(chǎn)生‘幻覺’和誤判，而結(jié)合設(shè)備物理機(jī)理的AI模型，能更精準(zhǔn)地預(yù)測零部件劣化趨勢。”

一方面，針對設(shè)備的關(guān)鍵部件與機(jī)構(gòu)，基于其物理原理構(gòu)建精確的機(jī)理模型；另一方面，自動化采集并分析大批量運(yùn)行數(shù)據(jù)。通過將物理機(jī)理與實(shí)時數(shù)據(jù)相結(jié)合，系統(tǒng)能夠精準(zhǔn)感知到部件性能的劣化趨勢。一旦趨勢觸及預(yù)設(shè)閾值，便會自動提醒客戶進(jìn)行跟蹤維護(hù)或準(zhǔn)備備件，從而實(shí)現(xiàn)從“事后補(bǔ)救”到“事前預(yù)防”的轉(zhuǎn)變。

在AI熱潮席卷各行各業(yè)的當(dāng)下，匯川技術(shù)展現(xiàn)出業(yè)內(nèi)難得的冷靜與遠(yuǎn)見。其AI布局始終直擊工業(yè)場景落地的核心難題。匯川技術(shù)C-PMT主任譚才興指出：“AI的本質(zhì)是能源和數(shù)據(jù)。” 基于這一認(rèn)知，匯川不僅聚焦AI在工業(yè)場景的深度應(yīng)用，還依托自身在能源管理領(lǐng)域的優(yōu)勢，布局工商業(yè)儲能解決方案。

在技術(shù)路徑上，基礎(chǔ)架構(gòu)層面的AI依賴通用大模型，但工業(yè)領(lǐng)域的AI更需貼近具體場景。匯川在通用模型基礎(chǔ)上，重點(diǎn)發(fā)展面向工業(yè)的垂直模型，并進(jìn)一步訓(xùn)練出適用于各類工業(yè)場景的智能體（Agent）。這些智能體如同 “數(shù)字員工”，是可量化的數(shù)字生產(chǎn)力，不僅能賦能工業(yè)設(shè)備，未來還可延伸至人形機(jī)器人等領(lǐng)域。值得關(guān)注的是，在涉及數(shù)據(jù)共創(chuàng)與所有權(quán)的關(guān)鍵問題上，匯川選擇與客戶共同推進(jìn)創(chuàng)新，構(gòu)建開放協(xié)同的產(chǎn)業(yè)生態(tài)，讓AI技術(shù)真正服務(wù)于企業(yè)實(shí)際需求。

提及數(shù)據(jù)安全問題，譚才興表示在工業(yè)領(lǐng)域，生產(chǎn)數(shù)據(jù)是企業(yè)的核心資產(chǎn)，必須得到妥善保護(hù)。匯川采取“模型分層”的思路，在通用大模型的基礎(chǔ)上，訓(xùn)練出適用于特定行業(yè)的垂直模型，并將其作為獨(dú)立的模塊部署到客戶本地的產(chǎn)品中。如此一來，所需的算力將呈指數(shù)級下降，在現(xiàn)有的GPU與半導(dǎo)體技術(shù)下，完全能夠通過本地化、物理隔離的方式實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)不出廠，從而確保安全。

gongkong · 觀察

縱觀匯川技術(shù)此次發(fā)布的解決方案，其價值可歸結(jié)為三點(diǎn)：

一是針對性強(qiáng)，每個方案都直擊具體行業(yè)痛點(diǎn)，避免了大而空；

二是自主性高，核心技術(shù)力求自主可控，擺脫對外依賴；

三是普惠性廣，通過低代碼等工具降低應(yīng)用門檻，讓廣大中小企業(yè)也能參與智能化轉(zhuǎn)型。

這正是中國制造業(yè)當(dāng)下最需要的解決方案，不追求技術(shù)的盲目炫酷，而是以創(chuàng)造實(shí)際價值為核心，讓每一個投入轉(zhuǎn)型的企業(yè)都能獲得確定性的回報。

通過與匯川多位技術(shù)負(fù)責(zé)人的深度交流，工控網(wǎng)最深刻地感受是：匯川正在嘗試解答的，不僅僅是如何做好產(chǎn)品，而是如何重新定義工業(yè)自動化的價值創(chuàng)造方式。正如周斌所言：“制造業(yè)的未來已不再是單點(diǎn)技術(shù)的精進(jìn)，而是整個生態(tài)的協(xié)同進(jìn)化。”

在全球工業(yè)自動化競爭格局中，中國品牌能否從“參與者”蛻變?yōu)椤耙?guī)則定義者”，匯川的技術(shù)路徑與生態(tài)理念，為我們提供了一個值得深入觀察的樣本。作為行業(yè)觀察者，我們期待看到更多這樣的企業(yè)，以技術(shù)為刃，以生態(tài)為翼，破解行業(yè)困局，共創(chuàng)工業(yè)文明的美好未來。